neo4j

清水白石008

深入 Python 的底层世界：从 C 扩展到 ctypes 与 Cython 的本质差异全解析在 Python 的生态中，我们习惯了它的优雅语法、强大库生态与极高的开发效率。但当你真正走进性能优化、系统编程、科学计算、底层接口对接等领域时，你会发现：

讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用（二）在构建面向真实业务场景的智能 Agent 时，我们很快会发现：仅靠大语言模型（LLM）和向量检索（RAG）远远不够。LLM 擅长生成流畅自然的语言，却缺乏对业务规则的精确把握；RAG 能从海量文档中召回相关信息，但无法处理需要多跳推理或结构化判断的问题。当用户问出“我是科技城的，家里空调坏了找谁？”这类问题时，系统若仅依赖关键词匹配或语义相似度，极易给出错误甚至自相矛盾的答案。

讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用（一）知识图谱常被误解为一堆实体和关系的静态集合，实则不然。它的本质是一种结构化的语义网络，用“实体-关系-实体”的三元组形式，刻画现实世界中对象之间的复杂关联。这种建模方式天然贴近人类认知逻辑——我们理解“苹果”不仅因其属性（红色、甜），更因它与“水果”“乔布斯”“iPhone”等概念存在上下位、创始人、品牌等不同语义关系。传统关系型数据库以表结构存储数据，在表达这类多跳、异构、动态的关系时显得力不从心，JOIN 操作成本随关联深度指数级增长。图数据库的出现正是为了解决这一根本矛盾。

菜鸟冲锋号

从零搭建高可用GraphRAG系统：LangChain+Neo4j+FAISS+Qwen-7B实战指南在大模型应用落地过程中，RAG（检索增强生成）技术凭借其精准的知识对齐能力成为刚需，而GraphRAG作为RAG的进阶形态，通过知识图谱引入结构化知识，进一步提升了回答的准确性与可解释性。本文将详细记录我从零搭建GraphRAG系统的完整历程，重点解决Docker依赖、API不稳定、向量数据库选型等核心痛点，最终实现一套高可用、零成本、本地可运行的企业级方案。

一车小面包

Neo4j中的APOCNeo4j 路径查询在你的 KG 上会 OOM / 爆炸你原始的典型查询是：MATCH path = (start:Entity)-[rels:RELATES_TO*1..N]-(end:Entity) WHERE start.entity_id IN $entity_ids RETURN path

人工小情绪

python报错：AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘object‘.在使用python numpy的时候，报错：AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘object’.

Java后端的Ai之路

【神经网络基础】-TensorFlow Serving官方的生产级模型部署TensorFlow Serving 是 TensorFlow 官方的生产级模型部署系统，专门为机器学习模型的高性能推理服务设计。它可以将训练好的模型（SavedModel格式）封装为可通过 REST API 或 gRPC 调用的服务。

咋吃都不胖lyh

Neo4j 知识讲解与在线工具使用教程图数据库领域的核心工具 ——Neo4j，同时详细拆解其在线预览控制台（https://console-preview.neo4j.io/）的使用方法，以及查询工具（https://console-preview.neo4j.io/tools/query）的模块功能。

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F056 知识图谱飞机问答系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！关注B站，私信获取！麦麦大数据

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F054-基于Vue+Flask+Neo4j构建的移民知识图谱可视化分析系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，私信获取！麦麦大数据编号: F054

新鲜势力呀

TensorFlow 中 tf.placeholder 适用版本解析｜附 PHP 调用 TF 模型实战（兼容低版本）tf.placeholder 是 TensorFlow 1.x 时代的核心特性，作为计算图模式下的 “输入占位符”，曾是构建深度学习模型输入层的标准方式。但随着 TensorFlow 2.x 的发布，默认启用的 Eager Execution（即时执行）模式彻底改变了模型开发逻辑，tf.placeholder 也随之被逐步替代。本文将系统梳理 tf.placeholder 的适用版本边界、版本适配技巧，并通过 “Python 搭建 TF 模型服务 + PHP 客户端调用” 的实战案例，完整演示兼容 tf.

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F055 vue+neo4j船舶知识问答系统|知识图谱|问答系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，私信获取！麦麦大数据编号: F055

奔跑吧邓邓子

Neo4j图数据库实战：解锁关系数据的无限潜力Neo4j 是一款高性能的开源图数据库，它采用属性图模型来存储和管理数据。在 Neo4j 中，数据以节点（Node）、关系（Relationship）和属性（Property）的形式存在，节点和关系构成了图的基本结构，属性则用于描述节点和关系的特征。例如，在一个社交网络场景中，每个用户可以表示为一个节点，用户之间的关注、好友等关系则用关系来表示，而用户的姓名、年龄等信息就是节点的属性。

虹科网络安全

艾体宝产品 | 基准测试：ArangoDB性能碾压Neo4j，速度最高提升8倍！本文呈现了ArangoDB图形分析引擎（GAE）与Neo4j的基准测试结果，其中GAE是ArangoDB数据科学套件的重要组成部分。

小高求学之路

Neo4j - 为什么需要图数据库随着技术的发展，我们对数据的需求已经不再局限于对数据本身的获取了，我们还需要获取数据与数据间的关系（也就是连接数据）。

小高求学之路

eo4j 图数据库备忘单Neo4j 备忘单，包含入门资源和有关如何使用 Cypher 查询数据库的信息。Neo4j 是一个图数据库，由通过关系连接在一起的节点组成。如果您有一个高度连接的数据集或有许多连接的查询，您可能会考虑使用 Graph 数据库。

Neo4j数据库中批量插入数据（数据在.csv文件中）数据集介绍：bank.csv - 汽车品牌数据series.csv - 车系数据将bank.csv 与 series.csv 上传到neo4j的import目录下然后登陆 http://192.168.8.216:7474/browser/ 依次分别执行上述节点与关系导入语句

serve the people

tensorflow 零基础吃透：TensorFlow 稀疏张量（SparseTensor）的核心操作稀疏张量无法直接使用tf.math.add等密集张量的算术算子，必须通过tf.sparse包下的专用工具进行操作。本文拆解加法、矩阵乘法、拼接、切片、元素级运算五大核心操作，结合示例讲清原理、用法和版本兼容细节。

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tensorflow 零基础吃透：TensorFlow 稀疏张量（SparseTensor）的核心用法稀疏张量（tf.sparse.SparseTensor）是TensorFlow专为含大量零值（或空值）的张量设计的高效存储/处理方案，核心优势是仅存储非零值的坐标和值，大幅节省内存与计算资源。它广泛用于NLP（如TF-IDF编码）、计算机视觉（如含大量暗像素的图像）、嵌入层（embeddings）等超稀疏矩阵场景。

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tensorflow 零基础吃透：RaggedTensor 的不规则形状与广播机制RaggedTensor的核心特征是「不规则维度」（行长度可变），其形状描述和广播规则与普通tf.Tensor既有共通性，也有针对“可变长度”的特殊设计。以下分「不规则形状（静态/动态）」和「广播机制」两大模块，结合示例拆解原理、用法和避坑点。